專注于場景化人工智能與物聯網技術融合應用的工業智能解決方案提供商——鯨云智能科技有限公司（以下簡稱“鯨云智能”）宣布完成數千萬元人民幣的Pre-A輪融資。本輪融資由國內知名科技產業投資機構領投，老股東跟投，資金將主要用于核心技術的深化研發、垂直行業場景解決方案的拓展以及市場生態的加速構建。

隨著全球制造業向智能化、網絡化、數字化加速轉型，傳統工業領域對能夠切實解決生產痛點、提升效率與質量的智能技術需求日益迫切。鯨云智能正是在此背景下應運而生，其核心定位并非提供通用型AI工具，而是深入特定工業場景，將先進的物聯網感知技術、邊緣計算與人工智能算法深度融合，打造“端-邊-云”一體化的場景化智能解決方案。

聚焦場景，破解工業智能落地難題
工業智能的落地長期以來面臨“叫好不叫座”的困境，通用模型與復雜多變的實際生產環境之間存在巨大鴻溝。鯨云智能的差異化路徑在于“深度場景化”。團隊深入工廠車間、生產線、倉儲物流等一線環境，與行業專家及客戶緊密合作，精準定義如設備預測性維護、工藝參數優化、視覺質檢、能耗管理、安全生產監控等具體場景的需求。在此基礎上，公司自研了適配工業邊緣側的低功耗、高可靠物聯網數據采集硬件，以及結合了機理模型與數據驅動的輕量化AI算法模型，確保解決方案能夠在實際的噪聲、振動、溫濕度變化及網絡條件不穩定的工業環境中穩定、高效運行。

技術核心：物聯網與AI的深度融合
鯨云智能的技術棧覆蓋了從數據感知到智能決策的全鏈條。

1. 智能感知層：自主研發的工業級物聯網關與傳感器，能夠兼容多種工業協議，實時、精準采集設備狀態、環境參數、生產流程等多元異構數據。
2. 邊緣智能層：在數據源頭部署邊緣智能計算模塊，實現數據的本地化實時處理與初步分析，執行如異常即時報警、設備閉環控制等低延遲任務，有效減輕云端負荷并保障核心數據安全與業務連續性。
3. 云端智能分析與優化層：將邊緣處理后的高價值數據同步至云端工業智能平臺，利用更強大的算力進行深度機器學習建模、跨設備/跨產線的關聯分析、生產效能全局優化以及知識圖譜的構建與沉淀，形成可復用的行業智能資產。

應用價值已獲驗證，瞄準高價值賽道
目前，鯨云智能的解決方案已在高端裝備制造、新能源（如鋰電、光伏）、半導體、精密化工等對質量、效率和安全性要求極高的行業頭部客戶中實現標桿性應用。例如，在某精密零部件制造企業，通過部署其預測性維護系統，將關鍵數控機床的非計劃停機時間降低了超過40%；在光伏電池片生產線上，其AI視覺檢測系統將缺陷檢出率提升至人眼識別的數倍，同時大幅降低了漏檢與誤判率。這些實效證明了其場景化路徑的商業價值。

融資助力，加速工業智能生態布局
完成本輪Pre-A輪融資后，鯨云智能計劃從三個維度深化布局：

• 技術縱深：持續投入研發，特別是在小樣本學習、聯邦學習、數字孿生與AI結合等前沿方向，以應對工業場景中數據稀缺、隱私保護和高保真模擬的需求。
• 場景橫向拓展：在鞏固現有優勢行業的向汽車制造、生物醫藥、食品加工等更多流程性與離散制造領域延伸，復制和深化場景化智能應用。
• 生態構建：加強與工業自動化廠商、云服務商、行業集成商及高校科研機構的合作，共同打造開放、協同的工業智能應用生態，降低企業智能化改造的門檻與成本。

行業觀察
分析人士指出，工業智能正從早期的概念普及與技術驗證階段，進入以價值創造為核心的規模化應用深水區。像鯨云智能這樣，摒棄“技術炫技”，沉下心來深入場景、解決真問題的企業，更有可能獲得市場的長期認可。本輪資本的注入，不僅是對其技術路線和商業模式的肯定，也預示著資本市場對能夠扎實推動產業升級的“實干型”AI工業智能公司的持續看好。在“中國制造2025”和工業互聯網國家戰略的推動下，深耕場景化AI與物聯網融合的創新企業，有望在萬億級的工業智能化市場中占據重要一席。